理解人工智能及其他尖端技术如何推进现代医学，是加深对趋势洞察力的一个绝佳方法。以下是您需要了解的内容。随着人工智能在医疗领域的使用日益普遍，它在提升当前治疗手段方面继续发挥着关键作用。
如今，人工智能系统已覆盖医疗市场的各个领域，从追踪患者数据到推荐处方，再到协助手术。所有这些进展仅仅是未来潜力的一小部分。下一代人工智能系统将进一步提高准确性、缩短研究时间并减少副作用。
敏锐地看，先进的AI算法赋予医生更好的工具来产生影响。这些系统已经帮助降低了实验成本、减少了人为错误，并能够在无需人工干预的情况下诊断难以处理且耗时的疾病。以下是目前人工智能在医疗领域最常见的用途。
- 预防：人工智能在诊断中特别有帮助。这些系统可以设置为识别出人类永远不会注意到的模式和联系。因此，人工智能系统正越来越多地被整合进医疗系统，以便在医学图像、患者和其他重要数据中确定疾病的早期迹象。
- 药物开发：药物发现是另一个AI大显身手的关键领域。当今使用的AI系统使制药商能够在不使用真实患者的情况下模拟人体反应。这些系统可以模拟数百万种情景，大幅缩短药物开发时间、减少副作用并优化药物设计。
- 个性化治疗计划：许多医疗服务提供者已转向AI以改进其整体治疗方案。这些系统可以帮助创建、执行、监控和个性化医疗治疗。因此，许多人相信未来的AI系统将能够诊断、研究、开处方甚至现场制造药物。以下是AI如今推动现代医学发展的三种新方式。
AI算法绘制肿瘤以辅助癌症治疗
西北医学（Northwestern Medicine）工程师成功创建了一个直观的AI系统，可以准确绘制肿瘤。绘制肿瘤是放射疗法的关键部分，而放射疗法是人们抗击癌症最常用的方法。值得注意的是，美国一半的癌症患者接受放射治疗。
该系统有助于解决肿瘤分割的问题。这一手动过程耗时且导致延误、不一致和基于执行测试的专业人士的不同准确性。鉴于癌症的危险性，这些问题可能导致患者的死亡。
癌症统计数据
癌症仍然是人口死亡的主要原因之一，遗憾的是，所有统计数据都显示癌症发病率正在上升。专家预测，今年将新增200万癌症患者。更糟糕的是，将有60万人因并发症死亡。
认识到需要一个更加准确和可靠的系统，西北医学科学家发布了一篇题为《用于自动、运动解析肿瘤分割的深度学习研究》的论文。这项研究介绍了一种名为iSeg的高性能AI工具，增强了肿瘤检测能力。该系统可能实现更早的诊断，甚至在全球范围内实现标准化的肿瘤分割，消除了诊断困难的变量。
训练绘制肿瘤算法
该AI系统接受了来自多个医疗机构收集的数千张CT扫描训练。有趣的是，医生围绕受影响区域绘制了肿瘤轮廓，以增强系统的识别能力。两家医院——著名的西北医学（Northwestern Medicine）和克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）——参与了这项研究，提供了AI数据集的扫描。
来源 – [Northwestern Medicine](
iSeg的独特之处在于它是首个专注于寻找癌性肿瘤的AI驱动3D深度学习协议。该系统利用3D扫描分割肿瘤并跟踪每次呼吸中的活动，从而更容易在它们变大之前发现它们。
绘制肿瘤算法研究的好处
这个AI系统可能带来一个自动化发现系统，因为AI被证明非常高效。它能够匹配甚至超过医生提供的诊断结果。现在，研究团队寻求利用这种数据驱动的方法来改善治疗流程并增加早期预警检测。
使用AI嗅出帕金森病
另一个AI推动现代医学进步的近期例子来自ACS分析化学部门的研究人员。该团队开发了一种AI算法，通过检测耳垢中的挥发性有机化合物（VOCs）来确定帕金森病。这种新方法无创且成本效益高，许多人认为这是抗击帕金森病的重大里程碑。
传统帕金森病检测方法
新系统使医生能够比依靠皮肤上皮脂监测的传统方法更早地嗅出帕金森病。传统方法容易受到污染物、湿度或其他污染物质暴露的影响。此外，这个过程昂贵，导致患者面临财务障碍。
AI帕金森病研究
《基于耳道分泌物挥发性有机化合物的人工智能嗅觉诊断模型用于帕金森病》的研究描述了科学家如何训练一个AI系统来监测四个关键生物标志物，以简化帕金森病的诊断。具体而言，团队确定乙基苯、4-乙基甲苯、戊醛和2-十五烷基-1,3-二氧戊环是该疾病存在的准确生物标志物。
帕金森病
帕金森病是一种神经系统疾病，会影响一个人执行基本运动技能的能力。这种疾病折磨着受影响的人。在几年内，大多数患者将遭受更广泛的神经问题。令人悲伤的是，今天已有850多万人患有这种疾病。
训练AI帕金森病算法 – 推动现代医学进步
团队收集了大量的耳垢VOC数据来训练AI数据集。他们从209名人类受试者中获取了这些数据。有趣的是，只有108名患者患有帕金森病。这种方法使工程师能够为AI系统提供一种交叉参考健康与帕金森病受影响区域的方式。
AI帕金森病研究的好处
这种早期预警帕金森病检测系统有几个好处。首先，它将帮助挽救成千上万名不知道自己患有这种疾病的人的生命，因为治疗选择有限。值得注意的是，这种早期非侵入性检测方法比替代方案便宜得多且更容易获得。
在未来，这些系统可以在几分钟内提供可靠的结果，并帮助创建标准化和自主的诊断策略，降低成本并提高可及性。
使用AI对抗脂肪肝疾病
大阪都市大学医学研究生院（Osaka Metropolitan University’s Graduate School of Medicine）的研究人员训练并测试了一种新的AI算法，专门用于检测脂肪肝疾病。这种极为常见的疾病影响着近四分之一的世界人口，并可能导致严重的健康并发症，如肝癌。
当前检测脂肪肝疾病的方法
目前，医疗专业人员诊断脂肪肝疾病的方法是通过超声波、CT和MRI。CT和MRI是非常昂贵的过程，而超声波需要有能力准确解读声波显示的专业人士。
当前脂肪肝疾病诊断选项的问题
遗憾的是，这些方法为患者创造了成本障碍和时间限制。首先，它们需要专门的地点。您不会在当地的医生办公室找到MRI机器。这些设备的成本超过10万美元，并且通常需要放置在特殊建造的设施中，增加了其总体成本和其他限制患者访问的因素。
AI脂肪肝疾病研究
幸运的是，大阪都市大学医学研究生院的一组科学家创建了一种增强的放射学解释方法。他们的论文《基于胸部X光的深度学习模型检测肝脂肪变性的性能》介绍了一种利用胸部X光查找脂肪肝疾病的新方法。
该系统可以通过注册仅在患者患有脂肪肝疾病时才出现在胸部的生物标志物来完成此任务。这种方法降低了诊断成本，并使医疗专业人员能够同时进行多项诊断。
训练脂肪肝疾病AI – 推动现代医学进步
为了训练他们的AI系统，团队创建了一个包含6,599张来自4,414名患者的胸部X光图像的数据集。这些患者进行了X光检查，并将健康患者的扫描与患有脂肪肝疾病的患者进行了比较。这些信息帮助团队创建控制衰减参数（CAP）评分，进一步提高了准确性。
脂肪肝疾病研究的好处
脂肪肝疾病AI算法使医疗专业人员能够在不需要额外步骤的情况下对患者进行更多诊断。值得注意的是，已经有数千名患者进行了胸部X光检查。因此，这些个体提供了他们所需的一切，以确保他们没有脂肪肝疾病，即使他们并不知情。
AI – 通过效率和创新推动现代医学进步
当您审视AI系统在现代医学中的影响时，很容易看出市场即将进入治疗效果和可用性的新时代。随着AI系统在医疗领域的普及和交织，支持AI集成医疗选项的呼声将会增加。所有这些因素突出表明，AI有潜力彻底改变医疗领域和更多。
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